Acerca dos métodos de extração de informações e dos sensores de sensoriamento remoto, julgue o próximo item. Para a classificação supervisionada de imagens de satélite, é necessári

Gabarito

Certo

Comentário do professor

Classificação supervisionada exige conhecimento prévio das classes porque o processo precisa de exemplos para aprender padrões espectrais. Sem amostras rotuladas o algoritmo não sabe quais assinaturas correspondem a cada tema.

As amostras de treinamento definem as assinaturas espectrais de cada classe e servem para calibrar os classificadores (por exemplo Maximum Likelihood, SVM, Random Forest). A partir delas o modelo atribui cada pixel à classe mais semelhante.

Essas amostras podem ser coletadas em campo ou extraídas de fontes de referência, como mapas existentes ou imagens de maior resolução, chamadas dados auxiliares.

A qualidade da classificação depende da representatividade, pureza e quantidade das amostras. Amostras inadequadas reduzem a separabilidade entre classes e comprometem a acurácia, avaliada com matrizes de confusão e amostras de validação.